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Pytorch环境搭建

这里有两种方法,第一种直接点击Anaconda Prompt, 第二种是打开Anaconda Navigator,点开环境,在当前环境启动左键点击,点击open Terminal也可以。同时下载尽量别下载到C盘,在选取完自己所需要下载的位置后,勾选所有。找寻先前版本,我这里找的是1.9.1版本,复制代码,之后会,加载对应的依赖包,输入y,进行对应的pytorch 和cudatookit安装。进入官

#pytorch#人工智能#python
LeNet实战

model的python文件阐述的就是简单的层次构建,通过Conv2d,AvgPool2d这些函数直接构建而成,在全连接层通过Linear函数(即矩阵乘法 + 偏置加法),直接构成了整个LeNet结构。Sigmoid函数在两端梯度接近0,如果全连接层也使用Sigmoid:多层Sigmoid堆叠会导致梯度连乘,很快趋近于0,使得浅层网络几乎无法更新。整体其实没什么问题,先对数据进行初始化,分为训练集

#python#机器学习#深度学习
论文分析4:面向无人机油气管道巡检的小目标检测方法

1]田磊,王垚,谢成.面向无人机油气管道巡检的小目标检测方法[J].电子设计工程,2024,32(15)185-189.DOI:10.14022/j.issn1674-6236.2024.15.039.

#无人机#目标跟踪#人工智能
论文分析7:面向油气管道巡检的弱监督图像显著性目标检测方法

1]段学龙,袁运栋,董楠,等.面向油气管道巡检的弱监督图像显著性目标检测方法[J].油气储运,2026,45(5):539-549.

#目标检测#算法#人工智能
论文分析8:多尺度特征感知的无人机小目标检测算法

1]钟志峰,彭宅琨,黄培沛,等.多尺度特征感知的无人机小目标检测算法[J/OL].计算机工程,1-15[2026-07-15].https://doi.org/10.19678/j.issn.1000-3428.0252593.

#目标检测#算法#人工智能
论文分析9:基于尺度特征交互改进的YOLOv8在低能见度环境下的船舶目标检测

1]俞毅,高迎,陈信强,等.基于尺度特征交互改进的YOLOv8在低能见度环境下的船舶目标检测[J].上海海事大学学报,2025,46(3):29-35.DOI:10.13340/j.jsmu.202407010128.

#目标检测#人工智能
论文分析10:基于改进YOLOv8模型的雨雾天气目标识别算法

1]张首一,申强,郭怡然,等.基于改进YOLOv8模型的雨雾天气目标识别算法[J].计算机科学,2026,53(S1):282-288.这里先提一嘴,因为在上篇论文分析中也是进行了雨雾天的船舶检测,所以这里选择一篇相同yolov8框架的来看看不同论文不同创新点。

论文分析2:基于轻量化CNN与级联模型的轨道交通人工智能标识检测

1]董文静.基于轻量化CNN与级联模型的轨道交通人工智能标识检测[J].自动化与仪器仪表,2026,(6)148-152.DOI:10.14016/j.cnki.1001-9227.2026.06.148.

#人工智能#cnn#神经网络
到底了